18统计基础- 中心极限定理
2020-12-28 本文已影响0人
不到7不改名
中心极限定理
- 均匀分布(uniform distribution):在0和1之间选择值的概率相等。
我们可以从这个均匀分布中收集20个随机样本。然后计算样本的平均值,画一个平均值的直方图。这是收集了100次并计算了100个平均值后的直方图。平均值是正态分布(means are normally ditributed)。
![](https://img.haomeiwen.com/i25231873/4ca814dbbc4eddae.png)
即使平均值是用指数分布去计算,均值本身不是指数分布的。相反,均值是正态分布。
![](https://img.haomeiwen.com/i25231873/a95ecaad4598c61f.png)
不管总体是什么分布,随着抽样次数的增加,其均值逐渐趋向正态分布。
![](https://img.haomeiwen.com/i25231873/3f5948b5a8d77be9.png)
中心极限定理的作用:
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t检验,我们问两个样本的均值之间是否有差异
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方差分析,我们询问三个或更多样本的均值之间是否存在差异
注意:
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有些人说为了使中心极限定理成立,样本容量必须至少为30。这只是一个经验法则,通常被认为是安全的。然而,正如您在这里的示例中看到的,我使用的样本大小是20,这条规则是被打破的。
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为了让中心极限定理起作用,你必须能够从样本中计算出平均值。